피지컬 AI 보안은 로봇, 자율주행차 등 물리적 세계와 상호작용하는 AI 시스템을 보호하는 분야입니다.
이러한 시스템은 사이버 공격이 실제 물리적 피해로 이어질 수 있어 높은 수준의 보안이 요구됩니다.
대표적인 위협으로는 센서 데이터 조작, 명령 위변조, 통신 해킹 등이 있습니다.
ROS 2는 로봇 소프트웨어 개발을 위한 미들웨어로, 다양한 노드 간 통신을 기반으로 동작합니다.
ROS2는 DDS 기반 통신을 사용하며, 잘못된 메시지나 악의적 데이터가 주입될 경우 시스템 전체에 영향을 줄 수 있습니다.
ROS2 Fuzzing은 이러한 취약점을 찾기 위해 비정상적이거나 예상치 못한 데이터를 입력해 시스템 반응을 테스트하는 기법입니다.
이를 통해 크래시, 메모리 오류, 로직 취약점 등을 사전에 발견할 수 있습니다. 특히 메시지 타입, 토픽, 서비스 인터페이스에 대한 퍼징이 중요합니다.
결과적으로 피지컬 AI 보안과 ROS2 Fuzzing은 로봇 시스템의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 기술입니다.
피지컬 AI 보안과 ROS2 Fuzzing 교육을 위한 실습서 형식으로 정리된 교재입니다.
목차
Part 1. ROS2 보안 기초
1. 피지컬 AI 보안이란 ? 02
2. ROS2 환경 구축 05
3. Fuzzing Docker 컨테이너 구축 14
4. Gazebo Harmonic으로 로봇 시뮬레이션 42
Part 2. 로봇 보안 개념 이해
5. 로봇 시스템의 취약점이란? 56
6. 퍼징(Fuzzing) - 로봇 약점 찾기 70
7. 센서 데이터 보안 87
Part 3. 실전 보안 실습
8. TurtleBot3로 기본 보안 실습 100
9. 토픽 퍼징 실습 116
10. 서비스 퍼징 실습 127
11. 센서 데이터 퍼징 실습 157
Part 4. Fuzzing 실습 기초
12. ros2bag 취약점 기초 이해 179
13. AFL을 이용한 Fuzzing 실습 192
14. LibFuzzer를 이용한 In-Process Fuzzing 198
15. 실제 ros2bag Fuzzing 실습 207
Part 5. 심화 보안 프로젝트
16. Navigation2(Nav2) 보안 분석 220
17. 실제 CVE 취약점 재현 227
18. Navigation2(Nav2) 취약점 재현 235
19. 취약점 트리아지 및 보고서 작성 240
Part 6. 종합평가
실습형 피지컬 AI 보안과 ROS2 Fuzzing 교육 교재
R3_ON_5379 교육팀